د پیاوړې او بې طرفه AI حلونو رامینځته کولو لپاره زموږ په هڅو کې ، دا اړینه ده چې موږ د ډیټا بې طرفه ، متحرک او نمایشي ترتیب باندې د ماډلونو روزنې باندې تمرکز وکړو. زموږ د معلوماتو راټولولو پروسه د باور وړ AI حلونو رامینځته کولو کې خورا مهم دی. په دې اړه، غونډه د ګڼ شمیر کارمندانو له لارې د AI روزنې معلومات د معلوماتو راټولولو ستراتیژۍ یو مهم اړخ دی.
په دې مقاله کې، راځئ چې د ګڼې ګوڼې د کارمندانو رول وپلټئ، د AI په پراختیا کې د هغې اغیز د الګوریتم زده کړه او د ML ماډلونه، او اړتیا او ګټې چې دا ټولې پروسې ته پور ورکوي.
ولې د AI ماډلونو جوړولو لپاره د خلکو کارګران اړین دي؟
د انسانانو په توګه، موږ ډیری ډیټا تولیدوو، مګر بیا هم، د دې تولید شوي او راټول شوي ډاټا یوازې یوه برخه ارزښت لري. د ډیټا بنچمارک کولو معیارونو نشتوالي له امله، ډیری راټول شوي ډاټا یا هم تعصب لري، د کیفیت مسلو سره مخ شوي، یا د چاپیریال استازیتوب نه کوي. له ډیرو څخه ډیر ماشین زده کړه او د ژورې زده کړې ماډلونه رامینځته کیږي چې د ډیټا په لوی مقدار کې وده کوي، د غوره، نوي، او متنوع ډیټاسیټونو اړتیا په زیاتیدونکي توګه احساس کیږي.
دا هغه ځای دی چې د خلکو کارګران لوبې ته راځي.
د کراوډ سرچینې ډیټا د خلکو لوی ګروپونو ګډون سره ډیټا سیټ رامینځته کوي. د ګڼې ګوڼې کارګران د انسان هوښیارتیا مصنوعي استخباراتو ته اړوي.
د کراوډ سورس کولو پلیټ فارمونه د خلکو لوی او متنوع ګروپ ته د معلوماتو راټولولو او تشریح کولو مایکروټاسکونه ورکړئ. Crowdsourcing شرکتونو ته اجازه ورکوي چې پراخه، متحرک، ارزانه، او د توزیع وړ کاري ځواک ته لاسرسی ومومي.
د خلکو د راټولولو ترټولو مشهور پلیټ فارم - ایمیزون میخانیکي ترک، وتوانید چې په 11 ساعتونو کې له انسان څخه تر انسان پورې 15 زره ډیالوګونه سرچینه کړي، او کارګرانو ته یې پیسې ورکړې. $0.35 د هرې بریالۍ خبرو اترو لپاره. د ګڼې ګوڼې کارګران د دومره لږ مقدار لپاره بوخت دي، د اخالقي معلوماتو سرچینې معیارونو رامینځته کولو اهمیت باندې رڼا اچوي.
په تیوریکي توګه، دا د یو هوښیار پلان په څیر ښکاري، مګر، دا د پلي کولو لپاره اسانه ستراتیژي نه ده. د ډیری کارګرانو نوم نه ښودل د ټیټ معاش ، د کارګرانو حقونو ته نه پاملرنې ، او د AI ماډل فعالیت باندې د خراب کیفیت کار اغیزې مسلې رامینځته کړې.
د معلوماتو سرچینې ته د ډیری کارمندانو درلودل ګټې
د ګڼې ګوڼې د کارګرانو د متنوع ګروپ په ښکیلولو سره، د AI پر بنسټ د حل پراختیا کونکي کولی شي کوچني دندې توزیع کړي او په چټکۍ او نسبتا ټیټ لګښت کې مختلف او پراخه کتنې راټول کړي.
د AI پروژو لپاره د ډیری کارمندانو ګمارلو ځینې مهمې ګټې دي
بازار ته ګړندی وخت: د Cognilytica څخه د څیړنې له مخې، نږدې 80٪ مصنوعي هوښیارتیا د پروژې وخت د معلوماتو راټولولو فعالیتونو لکه د معلوماتو پاکولو، لیبل کولو، او راټولولو باندې لګول کیږي. د وخت یوازې 20٪ په پراختیا او روزنې مصرف کیږي. د معلوماتو د تولید لپاره دودیز خنډونه له منځه وړل کیږي ځکه چې په لنډ وخت کې لوی شمیر مرسته کونکي استخدام کیدی شي.
د لګښت اغیزمن حل: د ګڼې ګوڼې څخه د معلوماتو راټولول هغه وخت او انرژي کموي چې په روزنې، استخدام، او بورډ کې د دوی په راوستلو کې مصرف شوي. دا د اړتیا وړ لګښت، وخت، او سرچینې له منځه وړي ځکه چې کاري ځواک د تادیه کولو په طریقه ګمارل کیږي.
په ډیټاسیټ کې تنوع ته وده ورکوي: د ډیټا تنوع د AI حل حل روزنې لپاره خورا مهم دی. د دې لپاره چې یو ماډل بې طرفه پایلې تولید کړي، دا باید په متنوع ډیټاسیټ کې وروزل شي. د ډیټا راټولولو سره، دا ممکنه ده چې د لږې هڅې او لګښت سره متنوع (جغرافیایي، ژبې، ژبو) ډیټاسیټونه تولید کړئ.
د توزیع وړتیا لوړوي: کله چې تاسو د باور وړ خلکو کارګران استخدام کړئ، تاسو کولی شئ ډاډ ترلاسه کړئ لوړ کیفیت د معلوماتو راټولول چې ستاسو د پروژې اړتیاو پراساس اندازه کیدی شي.
په کور دننه د کراوډ سورسنګ په مقابل کې - څوک د ګټونکي په توګه راځي؟
| د کور دننه ډاټا | Crowdsourced Data |
|---|---|
| د معلوماتو دقت او دوام تضمین کیدی شي. | د ډیټا کیفیت، دقت، او ثبات ساتل کیدی شي که چیرې د معیاري QA اقداماتو سره د باور وړ ډیری سرچینې پلیټ فارمونه ښکیل وي |
| په کور کې د معلوماتو سرچینه کول تل عملي پریکړه نه وي ځکه چې ستاسو د کور ټیم ممکن د پروژې غوښتنې پوره نه کړي. | د ډیټا تنوع یقیني کیدی شي ځکه چې دا ممکنه ده چې د پروژې اړتیاو پراساس د ډیری کارګرانو متفاوت ګروپ استخدام شي. |
| د پروژې اړتیاو لپاره د کارمندانو استخدام او روزنه ګرانه ده. | د ارزانه حل لپاره د معلوماتو راټولول لکه څنګه چې دا ممکنه ده چې د لږې پانګونې سره کارګران استخدام، روزنه، او په بورډ کې کارګران استخدام شي. |
| د بازار لپاره وخت ډیر دی ځکه چې په کور کې د معلوماتو راټولول د پام وړ وخت نیسي. | د بازار لپاره وخت د پام وړ کم دی ځکه چې ډیری مرستې په چټکۍ سره راځي. |
| د کور دننه مرسته کونکو او لیبل کونکو کوچنۍ ډله | د مرسته کونکو یوه لویه او متنوع ډله او د معلوماتو لیبلر |
| د معلوماتو محرمیت د کور دننه ټیم سره خورا لوړ دی. | د معلوماتو محرمیت ساتل ستونزمن کار دی کله چې په ټوله نړۍ کې د لوی شمیر کارمندانو سره کار کوي. |
| د معلوماتو راټولونکو تعقیب ، روزنه او ارزونه اسانه ده | د معلوماتو راټولونکو تعقیب او روزنه ننګونه ده. |
د ګڼې ګوڼې د کارکونکو او غوښتونکی تر منځ د واټن کمول.
د غوښتونکي له پای څخه د معلوماتو نشتوالی شتون لري ځکه چې کارمندانو ته یوازې د ځانګړي دندې په اړه معلومات ورکول کیږي. د بیلګې په توګه، که څه هم کارګرانو ته کوچني دندې ورکول کیږي لکه د دوی په مورنۍ ژبه کې د ډیالوګ ثبتول، دوی په ندرت سره شرایط چمتو کوي. دوی اړین معلومات نلري چې ولې دوی څه کوي او څنګه یې ترسره کوي. د معلوماتو نشتوالی دا اغیزه کوي د خلکو له خوا د کار کیفیت.
د یو انسان لپاره، د بشپړ شرایطو درلودل د دوی کار ته وضاحت او هدف چمتو کوي.
پدې مخلوط کې د NDA یو بل اړخ اضافه کړئ - د نه افشا کولو تړونونه چې د معلوماتو مقدار محدودوي چې د خلکو کارګر چمتو کوي. د ګڼو کارکونکو له نظره، د معلوماتو ایستل دا د باور نشتوالی او د دوی کار ته کم اهمیت ښیي.
کله چې ورته حالت د سپیکٹرم له بلې پای څخه وڅیړل شي، د کارګر پای څخه د روڼتیا نشتوالی شتون لري. غوښتونکی په بشپړ ډول نه پوهیږي هغه کارګر چې د کار کولو لپاره ټاکل شوی. ځینې پروژې ممکن یو ځانګړي ډول کارګر ته اړتیا ولري؛ په هرصورت، په ډیرو پروژو کې ابهام شتون لري. د ځمکنی حقیقت ایا دا کولی شي ارزونه، فیډبیک، او روزنه پیچلې کړي.
د دې ستونزو سره د مقابلې لپاره، د معلوماتو راټولولو متخصصینو سره کار کول مهم دي چې د ګډون کونکو پراخه انتخاب څخه د متنوع، ترتیب شوي، او ښه نمایندګي معلوماتو چمتو کولو ریکارډ لري.
ستاسو د ډیټا ملګري په توګه د شیپ غوره کول ډیری ګټې لري. موږ د ډیټا په تنوع او نمایشي توزیع تمرکز کوو. زموږ تجربه لرونکي او وقف شوي کارمندان د هرې پروژې مجبوریتونه درک کوي او ډیټاسیټونه رامینځته کوي چې کولی شي په هیڅ وخت کې قوي AI پراساس حلونه وروزي.
[هم ولولئ: د AI روزنې ډیټا سټارټر لارښود: تعریف ، مثال ، ډیټا سیټونه]
